Datenwissenschaftler vs. Datenanalyst: Die wichtigsten Unterschiede erklärt

In der Welt der datengesteuerten Entscheidungen haben sich zwei herausragende Rollen herausgebildet: Datenanalysten und Datenwissenschaftler. Diese Fachleute spielen eine entscheidende Rolle dabei, Unternehmen dabei zu helfen, die Macht der Daten zu nutzen, ihre Verantwortlichkeiten und Fähigkeiten sind jedoch sehr unterschiedlich.

Datenanalysten konzentrieren sich auf die Verwendung von Datenvisualisierung und statistischer Analyse, um Daten zu verstehen und Muster zu erkennen. Sie müssen in der Regel mindestens einen Bachelor-Abschluss in einem relevanten Bereich wie Mathematik, Statistik, Informatik oder Finanzen haben.

Datenwissenschaftler hingegen arbeiten an der Entwicklung von Frameworks und Algorithmen zum Sammeln und Verarbeiten von Daten, was häufig fortgeschrittene Kenntnisse in Bereichen wie maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz erfordert. Im Vergleich zu Datenanalysten verfügen sie in der Regel über höhere Abschlüsse oder über speziellere Fähigkeiten .

Im Großen und Ganzen geht es bei beiden Berufen darum, wertvolle Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen; Ihre Ansätze und Fähigkeiten variieren jedoch.

In diesem Artikel werden wir die Unterschiede zwischen Datenwissenschaftlern und Datenanalysten untersuchen und die einzigartigen Fähigkeiten und Verantwortlichkeiten hervorheben, die für jede Rolle erforderlich sind.

Lass uns eintauchen.

Inhaltsverzeichnis

• Datenwissenschaftler vs. Datenanalyst: Was ist der Unterschied?
  • Ausbildung und Hintergrund
  • Technische Fähigkeiten im Vergleich von Datenanalysten und Datenwissenschaftlern
  • Rollen und Verantwortlichkeiten im Vergleich
• Karriereweg: Datenwissenschaftler
  • Berufsaussichten
  • Gehalt und Vergütung
• Karriereweg: Datenanalyst
  • Berufsaussichten
  • Gehalt und Vergütung
• Den für Sie richtigen Weg wählen
  • Zu berücksichtigende Faktoren
  • Welche Branchen brauchen qualifizierte Datenexperten?
  • Neue Trends – Die Zukunft der Datenjobs
• Das Fazit

Datenwissenschaftler vs. Datenanalyst: Was ist der Unterschied?

Obwohl sowohl Datenwissenschaftler als auch Datenanalysten mit Daten arbeiten, haben sie unterschiedliche Rollen und Verantwortlichkeiten.

Für Unternehmen, die ein effektives Datenteam aufbauen möchten, ist es wichtig, die Unterschiede zwischen diesen beiden Rollen zu verstehen. Auch für diejenigen, die eine Karriere im Datenbereich anstreben, ist es von entscheidender Bedeutung, dies zu verstehen.

In diesem Abschnitt werden wir die wichtigsten Unterschiede zwischen Datenwissenschaftlern und Datenanalysten untersuchen, einschließlich ihres Bildungshintergrunds, ihrer technischen Fähigkeiten und der Art von Problemen, mit deren Lösung sie normalerweise beauftragt sind.

Die folgende Tabelle gibt einen kurzen Überblick über die Unterschiede zwischen den beiden Rollen:

Ausbildung und Hintergrund

Datenanalysten : Um einen Einstiegsjob als Datenanalyst zu erhalten, ist in der Regel ein Bachelor-Abschluss in Bereichen wie Statistik, Mathematik, Wirtschaftswissenschaften oder Informatik erforderlich. Es ist jedoch nicht ungewöhnlich, dass Analysten einen Hintergrund in der Wirtschaft oder einem verwandten Bereich haben.

Viele Datenanalysten beginnen ihre Karriere als Dateneingabe- oder Datenverwaltungsspezialisten, wo sie Erfahrungen im Umgang mit Datenbanken und grundlegender Datensoftware sammeln.

Datenwissenschaftler : Da Datenwissenschaftler komplexere Aufgaben ausführen als Datenanalysten, sind für die Stelle höhere Abschlüsse erforderlich, beispielsweise ein Master oder ein Ph.D. in Bereichen wie Statistik, Informatik oder Datenwissenschaft.

Die Teilnahme an einem Bootcamp, die Nutzung von Tutorials oder der Abschluss von Online-Kursen oder Zertifikatsprogrammen reicht möglicherweise nicht aus.

Datenwissenschaftler sollten über fundierte Kenntnisse in Mathematik, Statistik und Informatik sowie praktische Erfahrung mit Programmiersprachen wie Python, R und SQL verfügen.

Viele haben einen Hintergrund in Bereichen wie Physik, Ingenieurwesen oder Neurowissenschaften sowie maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz.

Kommen wir nun zur technischen Seite.

Technische Fähigkeiten im Vergleich von Datenanalysten und Datenwissenschaftlern

Datenanalysten : Zu den technischen Fähigkeiten, die für einen erfolgreichen Job als Datenanalyst erforderlich sind, gehören Datenanalyse, Datenvisualisierung mithilfe von Diagrammen und Tools wie Microsoft Excel. Sie müssen über Kenntnisse in der statistischen Analyse, Datenmodellierung und Berichterstellung mithilfe von Tools wie Tableau verfügen.

Zu den weiteren Fähigkeiten eines Datenanalysten gehören die Arbeit mit Datenbanken und grundlegende Skriptsprachenkenntnisse.

Auch gute Kommunikationsfähigkeiten sind für Datenanalysten wichtig, da sie häufig mit Stakeholdern aus verschiedenen Abteilungen zusammenarbeiten, um Erkenntnisse und Empfehlungen bereitzustellen.

Was ist mit Datenwissenschaftlern?

Datenwissenschaftler : Die Stelle erfordert fortgeschrittene technische Fähigkeiten in Bereichen wie maschinelles Lernen, Deep Learning, Verarbeitung natürlicher Sprache und Big-Data-Technologien. Sie müssen auch Programmiersprachen wie Python und R beherrschen.

Der Job umfasst die Arbeit an großen Datensätzen, die Entwicklung von Vorhersagemodellen und die Gewinnung von Erkenntnissen aus Daten. Wie bei Datenanalysten erfordert es auch Soft Skills wie Kommunikation und Zusammenarbeit, da man oft mit verschiedenen Teams zusammenarbeiten muss.

Rollen und Verantwortlichkeiten im Vergleich

Datenanalysten : Die Aufgabe eines Datenanalysten besteht ganz einfach darin, Daten zu analysieren und zu interpretieren, um den Stakeholdern Erkenntnisse und Empfehlungen zu liefern.

Möglicherweise müssen Sie mit verschiedenen Datenquellen arbeiten, um Trends und Muster zu identifizieren, die als Grundlage für Geschäftsentscheidungen dienen können.

Zu den spezifischen Aufgaben von Datenanalysten können gehören:

• Sammeln, Bereinigen und Organisieren von Daten aus verschiedenen Quellen
• Durchführung statistischer Analysen zur Identifizierung von Trends und Mustern in Daten mithilfe von Software wie Tableau
• Erstellen von Berichten und Dashboards zur Visualisierung von Daten und zur Vermittlung von Erkenntnissen an Stakeholder
• Identifizieren Sie Bereiche für Prozessverbesserungen und geben Sie datengesteuerte Empfehlungen an Stakeholder
• Entwicklung und Pflege von Datenbanken und Datensystemen zur Unterstützung der Datenanalyse
• Bleiben Sie über die neuesten Trends und Entwicklungen in der Datenanalyse und -visualisierung auf dem Laufenden.

Jetzt wird es etwas komplexer.

Datenwissenschaftler : Als Datenwissenschaftler müssen Sie komplexe Datensätze analysieren, Vorhersagemodelle entwickeln und Erkenntnisse aus Daten gewinnen.

Sie arbeiten eng mit Stakeholdern verschiedener Abteilungen zusammen, um auf der Grundlage ihrer Datenanalyse Erkenntnisse und Empfehlungen bereitzustellen.

Zu den spezifischen Aufgaben von Datenwissenschaftlern gehören:

• Durchführung explorativer Datenanalysen zur Identifizierung von Mustern und Trends in Daten
• Entwicklung von Vorhersagemodellen mithilfe statistischer und maschineller Lerntechniken
• Erstellen und Testen von Modellen für maschinelles Lernen, um die Vorhersagegenauigkeit zu verbessern
• Einsatz von Problemlösungskompetenzen und Business Intelligence, um datengesteuerte Lösungen für Geschäftsprobleme zu finden
• Vermittlung komplexer Erkenntnisse und Empfehlungen an nicht-technische Stakeholder
• Zusammenarbeit mit Dateningenieuren und Softwareentwicklern zur Erstellung und Bereitstellung datengesteuerter Lösungen

In den nächsten beiden Abschnitten werfen wir einen Blick auf die zukünftigen Berufsaussichten und Gehaltsvorstellungen der beiden Berufe.

Karriereweg: Datenwissenschaftler

Berufsaussichten

Die Berufsaussichten für Datenwissenschaftler im Jahr 2023 sind sehr vielversprechend, da Unternehmen aller Branchen weiterhin immer größere Datenmengen sammeln und analysieren.

Laut dem US Bureau of Labor Statistics (BLS) wird die Beschäftigung von Datenwissenschaftlern von 2021 bis 2031 voraussichtlich um 36 % wachsen , was im Vergleich zu anderen Berufen viel schneller als der Durchschnitt ist. Beschäftigungsmöglichkeiten in diesem Bereich werden durch den zunehmenden Einsatz von Daten und Analysen zur Entscheidungsfindung in Unternehmen jeder Größe vorangetrieben.

Gehalt und Vergütung

Datenwissenschaftler werden im Allgemeinen höher vergütet als Datenanalysten, was die fortgeschrittenen Fähigkeiten und Fachkenntnisse widerspiegelt, die für die Arbeit mit großen Datensätzen und den Umgang mit Rohdaten erforderlich sind.

Laut Glassdoor liegt das landesweite Durchschnittsgehalt für Datenwissenschaftler in den Vereinigten Staaten bei etwa 103.000 US-Dollar pro Jahr . Viele Organisationen bieten außerdem verschiedene zusätzliche Formen der Vergütung für Datenwissenschaftler an, wie z. B. Boni, Eigenkapital und andere Leistungen wie Krankenversicherung und bezahlte Freistellung.

Bitte beachten Sie, dass die Vergütung je nach Standort, Branche und Berufserfahrung stark variieren kann.

Karriereweg: Datenanalyst

Berufsaussichten

Laut BLS wird die Beschäftigung von Managementanalysten (einschließlich Karrieren als Datenanalysten) von 2020 bis 2030 voraussichtlich um 11 % steigen . Ebenso wie bei Datenwissenschaftlern sind die Berufsaussichten für Datenanalysten auf absehbare Zeit sehr positiv.

Gehalt und Vergütung

Die Vergütung von Datenanalysten kann je nach Faktoren wie Erfahrung, Branche und Standort variieren. Datenanalysten auf Einstiegsebene verdienen in der Regel niedrigere Gehälter. Sie können davon ausgehen, dass ihr Gehalt steigt, wenn sich ihre Fähigkeiten und ihr Fachwissen im Laufe der Zeit weiterentwickeln.

Was das Gehalt angeht, liegt der nationale Durchschnitt für Datenanalystenpositionen in den Vereinigten Staaten laut Glassdoor bei etwa 65.850 US-Dollar pro Jahr .

Die Berufsaussichten und die Vergütung sowohl für Datenwissenschaftler als auch für Datenanalysten sind sehr vielversprechend, aber wie können Sie entscheiden, welcher Beruf der richtige für Sie ist? Im nächsten Abschnitt werfen wir einen Blick auf die zu berücksichtigenden Faktoren.

Den für Sie richtigen Weg wählen

Die Entscheidung, welcher Karriereweg der richtige für Sie ist, kann entmutigend sein, aber betrachten Sie es als eine aufregende Gelegenheit, diese wunderbare Welt der Daten zu erkunden!

Die beiden Bereiche mögen auf den ersten Blick ähnlich erscheinen und sind es in gewisser Weise auch, sie erfordern jedoch unterschiedliche Fähigkeiten und bieten einzigartige Karrierewege.

Mit den richtigen Informationen und Anleitung können Sie den Weg wählen, der am besten zu Ihren Fähigkeiten, Interessen und Karrierezielen passt.

In diesem Abschnitt geben wir einige Tipps und Einblicke, die Ihnen bei dieser Entscheidung helfen und Ihnen dabei helfen sollen, den für Sie richtigen Weg zu wählen.

Zu berücksichtigende Faktoren

Wenn Sie über eine Karriere in der Datenwissenschaft oder Datenanalyse nachdenken, ist es wichtig, über Ihre Fähigkeiten, Interessen und Karriereziele nachzudenken.

Hier sind einige spezifische Faktoren, die Sie berücksichtigen sollten:

1. Technische Fähigkeiten : Datenwissenschaftler benötigen in der Regel fortgeschrittenere technische Fähigkeiten wie Programmierung, maschinelles Lernen und Big-Data-Technologien. Wenn Sie Spaß an der Arbeit mit Rohdaten haben und die Grundlagen von Programmiersprachen wie Python und R verstehen, könnte eine Karriere als Datenwissenschaftler genau das Richtige für Sie sein. Datenanalysten hingegen konzentrieren sich möglicherweise mehr auf statistische Analysen, Datenvisualisierung und Excel-Kenntnisse.
2. Ausbildung und Hintergrund : Datenwissenschaftler verfügen oft über fortgeschrittene Abschlüsse in Bereichen wie Informatik, Statistik oder Mathematik. Datenanalysten verfügen möglicherweise über Abschlüsse in Bereichen wie Betriebswirtschaft, Volkswirtschaft oder Statistik, können aber auch über eine Vielzahl unterschiedlicher Hintergründe verfügen und über keine Vorkenntnisse verfügen.
3. Rollen und Verantwortlichkeiten : Datenwissenschaftler sind häufig für strategischere und komplexere Initiativen verantwortlich, beispielsweise für die Entwicklung von Vorhersagemodellen oder die Erstellung von Algorithmen für maschinelles Lernen. Die Rollen von Datenanalysten konzentrieren sich mehr auf den täglichen Betrieb und die Bereitstellung von Erkenntnissen für Stakeholder.
4. Berufsaussichten und Gehalt: Sowohl Datenwissenschaftler als auch Datenanalysten haben gute Berufsaussichten und wettbewerbsfähige Gehälter, aber die spezifischen Berufsaussichten und das Gehalt können je nach Branche, Standort und jahrelanger Erfahrung variieren.

Es ist eine gute Idee, sich von Mentoren beraten zu lassen oder sich mit Fachleuten in den einzelnen Bereichen zu vernetzen, um ein besseres Verständnis für bestimmte Rollen zu erlangen.

Letztendlich hängt der richtige Weg für Sie von Ihren individuellen Zielen und Wünschen ab.

Das Tolle an Datenkompetenzen ist, dass sie in den meisten Branchen angewendet werden können. Schauen Sie sich diese an.

Welche Branchen brauchen qualifizierte Datenexperten?

Der Bereich Data Science und Data Analytics ist in den unterschiedlichsten Branchen und Unternehmensformen stark nachgefragt.

Hier sind einige Beispiele für Branchen, in denen sowohl Datenwissenschaftler als auch Datenanalysten häufig beschäftigt sind:

• Finanzen und Bankwesen: Die Finanz- und Bankbranche verlässt sich stark auf Datenanalysen, um Trends zu erkennen, Risiken zu bewerten und fundierte Geschäftsentscheidungen zu treffen. Wirtschaftsanalysten sind sehr gefragt.
• Gesundheitswesen: Gesundheitsorganisationen nutzen Datenwissenschaft und Datenanalyse, um die Patientenergebnisse zu verbessern, Ressourcen zu verwalten und Innovationen in der medizinischen Forschung voranzutreiben.
• E-Commerce: E-Commerce-Unternehmen nutzen Datenanalysen, um das Verhalten, die Vorlieben und Kaufgewohnheiten ihrer Kunden besser zu verstehen und so Marketing- und Vertriebsstrategien zu verbessern.
• Marketing und Werbung: Marketing- und Werbefirmen nutzen Datenanalysen, um die Wirksamkeit ihrer Kampagnen zu messen, Zielgruppen zu identifizieren und Marketingstrategien zu optimieren. Es gibt viele Stellenausschreibungen in diesem Bereich und Personalmanager sind immer auf der Suche nach neuen Talenten.
• Technologie: Technologieunternehmen nutzen Datenwissenschaft und Datenanalyse, um neue Produkte und Dienstleistungen zu entwickeln, die Benutzererfahrung zu verbessern, reale Lösungen zu entwickeln und Bereiche für Innovation und Wachstum zu identifizieren.

Datenwissenschaft und Datenanalyse sind in einer Vielzahl von Branchen wichtige Funktionen, die große Datenmengen interpretieren, um Geschäftsentscheidungen voranzutreiben, das Kundenerlebnis zu verbessern und sich einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen.

Es gibt Beschäftigungsmöglichkeiten für verschiedene Unternehmenstypen, darunter Start-ups, Großkonzerne, Beratungsunternehmen und Regierungsbehörden.

Für Personen, die eine erfolgreiche Karriere in diesen Bereichen anstreben, ist es von entscheidender Bedeutung, die vielfältigen Branchen und Unternehmenstypen zu verstehen, die auf Datenexperten angewiesen sind.

Es ist auch wichtig zu beachten, dass sich beide Bereiche weiterentwickeln und es sich abzeichnende Trends gibt, die eine Überlegung wert sind.

Neue Trends – Die Zukunft der Datenjobs

Berücksichtigen Sie neben den Branchentypen auch neue Trends in der Datenwissenschaft und Datenanalyse, die die Landschaft der beiden Bereiche verändern.

Hier sind einige aktuelle Trends, die die Zukunft der Datenwissenschaft und Datenanalyse prägen:

1. Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen : KI und maschinelles Lernen werden zunehmend in der Datenwissenschaft und Datenanalyse eingesetzt, um die Datenverarbeitung zu automatisieren, Muster zu erkennen und Vorhersagen zu treffen. Diese Technologien haben das Potenzial, Branchen vom Gesundheitswesen über das Finanzwesen bis hin zum Marketing zu revolutionieren.
2. Cloud Computing: Cloud Computing hat die Speicherung, Verwaltung und Analyse großer Datenmengen einfacher und kostengünstiger gemacht. Da sich die Cloud-Infrastruktur und -Technologie weiter verbessert, wird erwartet, dass cloudbasierte Datenanalysen und maschinelles Lernen weiter verbreitet werden.
3. Datenethik und Datenschutz: Da immer mehr Daten gesammelt und analysiert werden, sind Bedenken hinsichtlich Datenethik und Datenschutz in den Vordergrund gerückt. Datenwissenschaftler und -analysten sind gefordert, für einen ethischen und verantwortungsvollen Umgang mit Daten zu sorgen und Maßnahmen zum Schutz sensibler Daten umzusetzen.
4. Internet der Dinge (IoT): Das IoT bezieht sich auf das Netzwerk miteinander verbundener Geräte und Sensoren, die Daten sammeln und teilen. Mit der zunehmenden Verbreitung der IoT-Technologie besteht ein wachsender Bedarf an Datenwissenschaftlern und Analysten, die die riesigen Datenmengen verwalten und analysieren können, die von diesen Geräten generiert werden.
5. Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) : NLP ist ein Zweig der KI , der sich auf die Interaktion zwischen Menschen und Computern mithilfe natürlicher Sprache konzentriert. Es wird erwartet, dass die Weiterentwicklung der NLP-Technologie erhebliche Auswirkungen auf die Datenanalyse haben wird, insbesondere in Bereichen wie der Stimmungsanalyse und der Chatbot-Entwicklung.

Indem sie über neue Trends in der Datenwissenschaft und Datenanalyse auf dem Laufenden bleiben, können sich Fachleute in diesen Bereichen besser für den Erfolg positionieren und in dieser schnelllebigen und sich ständig weiterentwickelnden Branche immer einen Schritt voraus sein. Schauen Sie unbedingt auf LinkedIn

vorbei , um über die neuesten Datentrends auf dem Laufenden zu bleiben.

Das Fazit

In der Welt der Daten spielen sowohl Datenwissenschaftler als auch Datenanalysten wichtige Vollzeitrollen in einem Unternehmen. Obwohl es Ähnlichkeiten zwischen den beiden gibt, weisen sie deutliche Unterschiede hinsichtlich der Verantwortlichkeiten und erforderlichen Fähigkeiten auf.

Datenanalysten konzentrieren sich hauptsächlich auf die Arbeit mit strukturierten Daten, um konkrete Geschäftsprobleme mithilfe der Programmiersprachen SQL, R oder Python, Datenvisualisierungstools und statistischer Analyse zu lösen. Sie helfen Unternehmen dabei, Trends zu erkennen und Erkenntnisse aus Daten abzuleiten.

Andererseits beschäftigen sich Datenwissenschaftler eher mit der Programmierung von Maschinen, der Optimierung von Systemen und der Erstellung von Frameworks und Algorithmen zur Erfassung nutzbarer Daten. Ihre Hauptaufgabe besteht darin, Daten zu sammeln und robuste datengesteuerte Lösungen zu entwerfen.

Während sich beide Stellenbeschreibungen im Bereich Big Data bewegen, hängt die Ermittlung des richtigen Wegs von Ihren Interessen, Fähigkeiten und Karrierezielen ab. Welchen Weg Sie auch wählen, sowohl Datenwissenschaftler als auch Datenanalysten sind gefragte Berufe und daher eine spannende und lohnende Wahl für diejenigen, die sich für die Arbeit mit Daten interessieren.

Um mehr über eines unserer beliebtesten Datenanalysetools zu erfahren, schauen Sie sich unser Video unten an.

Viel Glück bei Ihrer Jobsuche!

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